研究表明,個體學習的信息有80%來自于視覺。萬物互聯(lián)與人工智能時代,人類的視覺能力被移植到機器上,視覺智能通過讓機器學會“看”,代替人眼對圖像進行特征提取和分析,并由此訓練模型對新的圖像數(shù)據(jù)進行分析、檢索、目標的檢測與跟蹤、圖像分類和識別。
機器視覺加速落地千行百業(yè)
中國科學院自動化研究所王金橋研究員、博導表示, 視頻大數(shù)據(jù)時代已悄然來臨,目標檢測與識別是實現(xiàn)視頻大數(shù)據(jù)管理的重要手段。視覺智能應用已經(jīng)廣泛深入到人類的生產(chǎn)和生活方式中,加速進入一個全新的視頻社會化時代。
交通信息行業(yè),可應用于車的識別。通過對類似人類指紋一樣“車紋”的身份識別,可以快速地查找到真牌和假牌,幫助交通部門做違章車限行、車輛收費等管理。
體育領域中,比如NBA比賽,通過對球員進行識別和分析,制定應對戰(zhàn)術(shù)。視覺智能技術(shù)也將應用在北京2022年冬奧會,對各種冰上運動中運動員的動作標準化進行分析。
工業(yè)制造領域,以工業(yè)中最常見的機械手臂為例,具有大批量的流水線工人從事產(chǎn)品分類、質(zhì)量檢測、產(chǎn)品賬單核對等工作將會完全被機器視覺取代,機器視覺系統(tǒng)相對于人有更高的反應速度以及更短的檢測時間。
目前智能視覺已經(jīng)具備圖像分類、物體檢測、直播識別等AI能力,可應用在互聯(lián)網(wǎng)短視頻內(nèi)容識別歸類、新零售物件統(tǒng)計、工業(yè)質(zhì)檢、農(nóng)業(yè)養(yǎng)殖、醫(yī)療診斷等各種場景。
視覺智能離不開強大算力
大數(shù)據(jù)、云計算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)推動了以深度神經(jīng)網(wǎng)絡為代表的人工智能技術(shù)飛速發(fā)展,從而為機器視覺實現(xiàn)萬物識別提供了技術(shù)基礎,曙光計算服務通過多年的行業(yè)積累,可提供人工智能所需的海量算力資源,并集成了目前主流深度學習框架,一鍵自動化環(huán)境部署,讓用戶將全部精力聚焦在核心業(yè)務研究上,實現(xiàn)算法模型的快速落地。
曙光計算服務也為零算法基礎用戶提供了一站式解決方案,可通過應用平臺快速訓練自己領域的定制化模型,僅需要少量標注數(shù)據(jù),便可快速的完成模型訓練以及推理驗證,并將訓練模型轉(zhuǎn)換成高可用、彈性可擴展的AI服務,讓用戶能夠以最低的成本實現(xiàn)AI技術(shù)的落地。
未來人工智能如何實現(xiàn)從專用向通用的跨越,既是下一代人工智能發(fā)展的必然趨勢,也是研究與應用領域的重大挑戰(zhàn)。“大數(shù)據(jù)+大模型+多模態(tài)”將改變當前單一模型對應單一任務的人工智能研發(fā)范式,實現(xiàn)弱人工智能邁向通用人工智能路徑的進一步探索,那么大算力將作為基礎能力為下一代人工智能的發(fā)展提供支撐。
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原文標題:視覺智能:打開千行百業(yè)的智能之眼
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